一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法及系统与流程

本发明涉及风险分析，具体涉及一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法及系统。

背景技术：

1、目前b2b交易中，进行电子商务交易的供需双方都是商家或企业，并使用互联网技术或各种商务网络平台，完成电子商务交易的过程中存在交易异常的情况，进而造成交易终止情况。现有电子招标投标采购平台大部分没有风险评估预警机制或者只从交易的供应商报名数量及报名时间角度对交易进行简单评估预警。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法及系统，从采购交易的数据的多方位数据维度对交易进行深度分析，提高采购异常风险分析的准确性。该技术方案如下：

2、第一方面，提供了一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，包括如下步骤：

3、在招投标平台数据库中以采购商名称检索获取所有与采购商相关的信息；

4、对采集信息按照发生时间进行整理，所述发生时间包括采购商在平台注册时间、历史已经结束的采购活动的期间、当前进行的采购活动的起始时间截至当前时间三类；

5、基于所述三类发生时间采集的三类信息分别分析采购异常的子风险值，并获取三类发生时间对应的三类信息对于当前进行的采购活动存在异常的概率的影响系数；

6、基于三类发生时间对应的三类信息对应的子风险值和所述影响系数，确定当前进行的采购活动存在异常的概率。

7、在一些实施方式中，三类发生时间采集的三类信息包括：

8、采购商注册信息；

9、采购商历史采购行为信息；

10、采购商当前采购行为信息，包括招投标平台上以当前采购项目名称为检索词获取的所有信息，包括当前采购项目的采购公告文本和对当前采购项目产生平台操作行为的所有供应商信息及所述供应商的各类操作行为信息；

11、所述采购商当前采购行为信息中的各类信息以不同影响系数的方式共同参与采购异常风险的分析。

12、在一些实施方式中，对当前采购项目的采购公告文本进行分析时，包括如下步骤：

13、基于采购公告文本分析与采购项目关联的关键信息存在异常的第一异常值，所述与采购项目关联的关键信息包括项目概况、资金预算、采购范围、工期、供应商资格要求；

14、基于采购公告文本提取采购物资相关信息获取表征物资供应风险的第二异常值；

15、第一异常值和第二异常值参与采购异常风险的分析。

16、在一些实施方式中，基于对当前采购项目产生平台操作行为的所有供应商信息及所述供应商的各类操作行为信息，分析采购异常风险的过程如下：

17、基于平台操作行为信息获取不同操作行为的供应商总数量和报名率数据，基于同一供应商的不同操作行为次数获取同一供应商的操作行为轨迹特征；

18、基于供应商的所述行为轨迹特征进行分类，并获取不同类簇中心的行为轨迹特征和不同类簇中的供应商数量；

19、基于总数量、报名率数据、类簇中心的行为轨迹特征和类簇中的供应商数量作为输入，分析采购商当前采购行为异常的风险数据。

20、在一些实施方式中，所述基于同一供应商的不同操作行为次数获取同一供应商的操作行为轨迹特征，包括：

21、将供应商的操作行为按时间顺序排序，遍历操作行为序列，将第一个操作行为的操作行为的类型和发生时间作为第一轨迹节点，继续遍历操作行为序列，直至发生相邻两次操作行为类型变更时，基于变更后的操作行为的类型和发生时间作为下一轨迹节点；在生成下一轨迹节点时，还获取上一轨迹节点对应的操作行为类型连续发生的次数；

22、轨迹节点上的操作行为的类型、发生时间、连续发生的次数作为第一操作行为轨迹特征。

23、在一些实施方式中，所述基于同一供应商的不同操作行为次数获取同一供应商的操作行为轨迹特征，包括：

24、获取同一类型操作行为的累计发生次数；

25、基于一个操作行为类型和其对应的累计发生次数作为一个轨迹节点；

26、基于不同类型操作行为的优先度对轨迹节点排序，形成第二操作行为轨迹特征。

27、在一些实施方式中，所述总数量、报名率数据、类簇中心的行为轨迹特征和类簇中的供应商数量作为输入，分析采购商当前采购行为异常的风险数据，基于随机森林算法或者神经网络模型经过样本训练得到的风险分析模型实现。

28、在一些实施方式中，所述影响系数的获取方法，包括如下步骤：

29、采集样本数据并获取样本的标注数据，所述样本数据包括待分配影响系数的所有信息类别的数据，所述标注数据包括样本对应的采购异常情况；

30、基于样本数据和标注数据训练随机森林；

31、基于训练完成的随机森林，利用测试样本数据获取样本在决策树每个节点采用的分割特征、每个节点的分类结果中样本类别单一性变化量、每个节点分类的样本个数，所述分割特征即为待分配影响系数的信息类别；

32、基于每个节点的分类结果中类别单一性变化量和每个节点分类的样本个数的乘积确定节点采用的分割特征的重要性分数；

33、基于所有分割特征的重要性分数进行归一化获取不同类别信息对对于当前进行的采购活动存在异常的概率的影响系数。

34、在一些实施方式中，每个节点的分类结果中样本类别单一性，基于同一分类结果中不同类别样本的占比的平方和接近于1的程度确定。

35、第二方面，提供了一种基于大数据分析的采购异常风险分析系统，该系统包括：

36、数据采集单元，用于基于招投标平台以采购商名称检索获取所有与采购商相关的信息；

37、数据预处理单元，用于对采集信息按照发生时间进行整理，所述发生时间包括采购商在平台注册时间、历史已经结束的采购活动的期间、当前进行的采购活动的起始时间截至当前时间三类；

38、第一风险计算单元，用于基于所述三类发生时间采集的三类信息分别分析采购异常的子风险值，并获取三类发生时间对应的三类信息对于当前进行的采购活动存在异常的概率的影响系数；

39、第二风险计算单元，用于基于三类发生时间对应的三类信息对应的子风险值和所述影响系数，确定当前进行的采购活动存在异常的概率。

40、本发明的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法及系统，具备如下有益效果：本发明对于当前进行的采购活动的异常风险的分析，不仅考虑了当前采购活动相关的信息，以采购商名称检索所有相关信息，按照发生时间从采购商在平台上注册开始到当前时间实现了一个闭环的信息采集及闭环的信息分析，利用全面且多维度数据对采购异常风险分析，提高采购异常风险分析结果的准确性，解决采购商交易过程中可能发生的交易异常终止情况，着重降低产生交易终止或交易风险的概率，节省采购商交易时间成本，并减少交易发生异常只能被动终止交易几率。

技术特征：

1.一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，对当前采购项目的采购公告文本进行分析时，包括如下步骤：

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，基于对当前采购项目产生平台操作行为的所有供应商信息及所述供应商的各类操作行为信息，分析采购异常风险的过程如下：

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，所述基于同一供应商的不同操作行为次数获取同一供应商的操作行为轨迹特征，包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，所述基于同一供应商的不同操作行为次数获取同一供应商的操作行为轨迹特征，包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，所述总数量、报名率数据、类簇中心的行为轨迹特征和类簇中的供应商数量作为输入，分析采购商当前采购行为异常的风险数据，基于随机森林算法或者神经网络模型经过样本训练得到的风险分析模型实现。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，所述影响系数的获取方法，包括如下步骤：

9.根据权利要求8所述的一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法，其特征在于，每个节点的分类结果中样本类别单一性，基于同一分类结果中不同类别样本的占比的平方和接近于1的程度确定。

10.一种基于大数据分析的采购异常风险分析系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了一种基于大数据分析的采购异常风险分析方法及系统，该方法包括：以采购商名称检索获取所有与采购商相关的信息；对采集信息按照发生时间进行整理，获取三类发生时间采集的三类信息；基于所述三类发生时间采集的三类信息分别分析采购异常的子风险值，并获取三类发生时间对应的三类信息对于当前进行的采购活动存在异常的概率的影响系数；基于三类发生时间对应的三类信息对应的子风险值和所述影响系数，确定当前进行的采购活动存在异常的概率。本发明实现了闭环的多维度数据的采购异常风险分析。

技术研发人员：卢晓凯,吴增峰,高俊,姚丽
受保护的技术使用者：安徽省优质采科技发展有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/5